DB32∕T 5160-2025 传媒行业数据分类分级指南

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DB32/T5160—2025

传媒行业数据分类分级指南

Guidelinesforclassificationandgradingofdatainmediaindustry

2025‑07‑28发布2025‑08‑28实施

江苏省市场监督管理局发布

中国标准出版社出版

DB32/T5160—2025

目次

前言……………………………Ⅲ

引言……………………………Ⅳ

1范围…………………………1

2规范性引用文件……………1

3术语和定义…………………1

4目标和原则…………………2

4.1目标……………………2

4.2原则……………………2

5分类分级方法………………3

5.1数据分类分级模型……………………3

5.2数据分类………………3

5.3数据分级………………4

6分类分级流程………………8

7安全保护……………………9

7.1概述……………………9

7.2分级保护………………9

附录A（资料性）按传媒活动周期分类的传媒数据示例…………………10

附录B（资料性）按业务类型分类分级的传媒数据示例…………………11

附录C（资料性）个人信息分类示例………………………18

附录D（资料性）传媒数据分级保护措施示例……………20

参考文献………………………22

Ⅰ

DB32/T5160—2025

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由中共江苏省委网络安全和信息化委员会办公室提出。

本文件由江苏省信息消费标准化技术委员会归口。

本文件起草单位：新华报业传媒集团、江苏省电子信息产品质量监督检验研究院（江苏省信息安全

测评中心）、江苏省广播电视总台、南京广播电视集团（南京广播电视台）、江苏新华云媒科技股份有限

公司、江苏中江网传媒股份有限公司、江苏扬子晚报有限公司、江苏新华日报大数据有限公司、昆山市

融媒体中心（昆山传媒集团）、北京安华金和科技有限公司。

本文件主要起草人：高坡、杭春燕、冯海青、蒋志初、余仲侃、张腾标、任明聪、李永、李国琴、吴昊、

施冬、任松筠、谢舟、童志伟、马晨阳、潘茜、化环环、刘畅、曹阿龙、王高峰、章劲松、夏霖、顾文涛、费新秋、

陈海翔、梅亦、张帅、许恩泽、朱晓东、陈江江、仝雪丽。

Ⅲ

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引言

数据分类分级是数据安全保护中的一项基础性工作，是实现集中化、专业化、标准化数据管理的

基础。传媒行业机构按照统一的数据分类分级方法，依据自身业务特点对产生、采集、加工、使用或管理

的数据进行分类分级，有助于行业机构制定数据在其生命周期各环节采取的数据安全防护策略和保护

措施，进而提高数据管理和安全防护水平。

本文件为江苏省传媒行业数据分类分级工作提供指导性原则，结合行业特点提出数据分类分级原则

及方法，同时提供数据分类分级管理的相关建议，供传媒行业相关机构参考，实现不同类型、不同级别

数据差异化管理和安全保护。

Ⅳ

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传媒行业数据分类分级指南

1范围

本文件提供了传媒行业数据分类分级的目标、原则、方法、分级保护措施及实施流程。

本文件适用于对传媒行业数据进行分类分级的指导，也可为传媒行业单位开展数据分级保护工作提

供参考。

本文件不适用于涉及国家秘密的传媒行业数据。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文

件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T25069—2022信息安全技术术语

GB/T43697—2024数据安全技术数据分类分级规则

3术语和定义

GB/T25069—2022、GB/T43697—2024界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

传媒行业数据mediaindustrydata

以互联网、广播电视网和移动网络等为载体，具有大众传播属性的传媒机构在提供信息服务过程中

产生的数据。

3.2

重要数据keydata

特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的，一旦被泄露或篡改、损毁，可能直接危害国

家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据。

注：仅影响组织自身或公民个体的数据一般不作为重要数据。

［来源：GB/T43697—2024，3.2］

3.3

核心数据coredata

对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度，较大规模、一定深度的，一旦被非法使用或共

享，可能直接影响政治安全的重要数据。

注：仅影响组织自身或公民个体的数据一般不作为重要数据。

［来源：GB/T43697—2024，3.3］

3.4

一般数据generaldata

核心数据、重要数据之外的其他数据。

［来源：GB/T43697—2024，3.4］

1

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3.5

传媒行业主数据mediamasterdata

传媒行业中具有较高价值的、可跨业务重复使用的实体数据。

3.6

传媒数据处理活动mediadataprocessingactivities

传媒机构针对传媒行业数据开展的数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等行为。

3.7

媒体元数据mediametadata

描述媒体内容的属性、关系、内容、版权信息的数据。

3.8

个人信息personalinformation

以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息。

［来源：GB/T43697—2024，3.5］

3.9

敏感个人信息sensitivepersonalinformation

一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人

信息。

［来源：GB/T43697—2024，3.6］

3.10

匿名化anonymization

通过对信息的技术处理，使信息主体无法被识别或关联，且处理的信息不能复原的过程。

［来源：GB/T25069—2022，3.437］

4目标和原则

4.1目标

数据分类分级旨在对数据进行全面梳理并确立适当的数据类别及级别，是传媒机构实施数据分级管

理的必要前提和基础。数据分类分级管理是建立统一、完善的数据生命周期安全保护框架的基础工作，

能够为传媒机构制定有针对性的数据安全管控措施提供支撑。

4.2原则

传媒行业数据分类分级遵循以下原则：

a）科学实用原则：从便于数据管理和使用的角度，科学选择常见、稳定的属性或特征作为数据分类

的依据，并结合实际需要对数据进行细化分类；

b）边界清晰原则：数据分级的各级别边界清晰，对不同级别的数据采取相应的保护措施；

c）就高从严原则：数据分级宜采用就高不就低的原则，当存在多个因素影响下数据级别不同时，按

照数据对象最高影响程度确定数据级别，以确保传媒行业数据能够得到安全有效的管理和

使用；

d）点面结合原则：数据分级过程中，需考虑数据项汇聚后产生的叠加效应导致数据级别的变化，综

合确定数据级别，并对不同级别的数据采取相应的保护措施；

e）动态调整原则：数据的类别级别因时间、政策、网络数据安全事件变化或相关法律法规发生改变

时，对数据分类分级规则和数据目录等进行定期审核更新。

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5分类分级方法

5.1数据分类分级模型

传媒行业数据分类分级模型如图1所示，由业务类型、传媒活动周期、数据分级等多个维度构成。维

度说明如下：

a）业务类型：传媒行业数据分类宜从业务维度划分为基础数据、媒体数据、媒体元数据、生产业务

数据、发布运营数据、内部管理数据和系统数据；

b）传媒活动周期：传媒活动周期涵盖了从数据源采集数据到传媒行为结束后的归集，主要包括收

集采集、编辑制作、发布渠道、流通交易和数据归档五个阶段；

c）数据分级：传媒行业数据宜根据数据安全属性被破坏后影响的对象和影响的程度，将数据分级

为核心数据、重要数据和一般数据。



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图1传媒行业数据分类分级模型

5.2数据分类

5.2.1概述

数据分类具有多种维度，其主要目的是便于数据管理和使用。传媒行业主要的业务包括通联协作、

内容交换、发布管控、技术服务和运营服务，数据分类可结合传媒行业的实际特点和实际需求划分出传媒

活动周期和业务类型两种维度。

5.2.2传媒活动周期

传媒活动周期按照典型新闻传播、传媒行为的各个阶段进行分类，涵盖了从数据源采集数据到传媒

行为结束后的归集的各个阶段，包括收集采集、编辑制作、发布渠道、流通交易和数据归档。按传媒活动

周期分类的传媒行业数据示例见附录A。

5.2.3业务类型

按照业务范围或业务种类进行细化分类，宜将传媒行业数据分类为：基础数据、媒体数据、媒体元数

据、生产业务数据、发布运营数据、内部管理数据和系统数据。按业务类型分类分级的传媒数据示例见附

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录B。

5.2.4分类方法

传媒机构进行数据分类时，在遵循国家和行业数据分类要求的基础上，宜从多个维度进行分类。具

体宜参考以下步骤开展行业领域或机构内部数据分类。

a）确定数据范围，根据传媒机构职责和工作分工，明确此次数据分类工作的范围并形成数据目录。

b）对选定范围内的数据对象识别其本身业务属性或传媒活动所处阶段，再将具有相同属性特征的

数据进行归类分析形成一级数据子类。一般情况下，将组织业务、信息传播、公民个人、数据主

体、描述对象等维度作为属性或特征进行分类，其中个人信息作为特殊类别数据单独进行识别

和分类，具体维度由传媒机构结合实际情况选择。个人信息分类示例见附录C。

c）根据实际需要对各一级数据子类再次根据其本身业务属性或特征进行细分，得到二级数据子

类，此过程可持续进行直至符合实际需求。

5.2.5数据归类说明

在根据某一业务属性或传媒活动周期进行数据归类时需注意：

a）同一级的全部数据子类包括数据目录中的所有数据；

b）同一数据可分别归类于同一级的不同数据子类中；

c）如果存在某数据无法对应某一级别各数据子类的情况，说明该级别的数据子类设置不合理，需

重新进行设置。

5.2.6传媒行业主数据分类管理

在完成数据分类后，传媒机构宜将具有较高价值、跨业务重复使用并在多个异构系统中同时存在的

关键业务实体数据标记为传媒行业主数据，宜对传媒行业主数据单独进行数据定义、数据分类和数据编

码以满足管理需要。

5.3数据分级

5.3.1分级框架

根据数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，对国家安全、经济运行、社会

秩序、公共利益、组织权益、个人权益造成的危害程度，将数据级别从高到低分为核心数据、重要数据和一

般数据，其中一般数据又可以进一步将数据级别从高到低划分为3级、2级、1级。

不同分类主体宜根据传媒数据活动中的实际业务需求，对传媒数据分级要素进行扩展与细化。

5.3.2分级方法

在确定数据目录后，按照各数据对象特点，识别数据自身要素，再根据识别出的数据要素，分析数据

安全性被破坏后，可能影响的对象和影响程度，并综合判定后对数据级别进行确定。

5.3.3分级要素识别

影响数据分级的要素，包括数据的领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度、重要性等，其中领域、

群体、区域、重要性通常属于定性描述的分级要素，精度、规模、覆盖度属于定量描述的分级要素，深度通

常作为衍生数据的分级要素。数据分级首先识别以下数据分级要素情况。

a）领域：数据描述的业务或内容范畴。数据领域可识别数据描述的行业领域、业务条线、流程环

节、内容主题等因素。例如涵盖新闻出版、广播影视、文化艺术、互联网媒体等行业领域，或是时

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政新闻、娱乐资讯、体育赛事、财经信息、科技动态等不同主题。

b）群体：数据主体或描述对象集合。数据群体可识别数据描述的人群、组织、网络和信息系统、资

源物资等因素。例如传媒行业的从业人员，如记者、编辑、导演、演员等，以及受众群体，如电视

观众、报纸读者、网络用户等，或各类传媒机构，如电视台、广播电台、报社、杂志社、影视制作公

司、网络媒体平台等。

c）区域：数据涉及的地区范围。数据区域可识别数据描述的行政区划、特定地区等因素。例如可能

涉及国家、省、市、县等不同层级的行政区划，或某些重大活动举办地、特定文化产业发展区域。

d）精度：数据的精确或准确程度。数据精度可识别数值精度、空间精度、时间精度等因素。例如收

视率、收听率、点击率等可能需要较高的数值精度，此外涉及地理信息的数据，如新闻事件发生

地和涉及时间精度的新闻资讯的时效性等，对数据的价值和使用具有重要影响。

e）规模：数据规模及数据描述的对象范围或能力大小。数据规模可识别数据存储量、群体规模、区

域规模、领域规模、生产加工能力等因素。例如全国性的媒体平台拥有庞大的用户群体，其数据

规模和重要性相对较大。

f）深度：通过数据统计、关联、挖掘或融合等加工处理，对数据描述对象的隐含信息或多维度细节

信息的刻画程度。数据深度可识别数据在刻画描述对象的经济运行、发展态势、行踪轨迹、活动

记录、对象关系、历史背景、产业供应链等方面的情况。例如，通过对用户行为数据的分析，可以

了解用户的兴趣偏好、观看习惯等，从而为内容推荐和广告投放提供依据。

g）覆盖度：数据对领域、群体、区域、时段等的覆盖分布或疏密程度。数据覆盖度可识别对领域、群

体、区域、时间段的覆盖占比、覆盖分布等因素。例如某些数据可能主要集中在新闻出版领域，

而对广播影视领域的覆盖较少。地方性媒体的数据主要覆盖本地区，而全国性媒体的数据则覆

盖全国范围。

h）重要性：数据在经济社会发展中的重要程度。重要性可识别数据在经济建设、政治建设、文化建

设、社会建设、生态文明建设等方面的重要程度。例如涉及国家政策解读、社会热点事件的数据

对于社会稳定和公众舆论具有重要影响，其重要性较高。而核心内容创作数据、关键用户数据、

重要合作伙伴数据等，这些数据对于传媒机构的业务运营和战略决策具有重要意义。

5.3.4影响分析

5.3.4.1影响对象

影响对象是指数据面临安全风险时，可能影响的对象。其中，安全风险主要考虑数据遭到泄露、篡

改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享等风险。影响对象通常包括国家安全、经济运行、社会秩序、

公共利益、组织权益、个人权益。

a）国家安全：影响国家政治、国土、军事、经济、文化、社会、科技、电磁空间、网络、生态、资源、核、海

外利益、太空、极地、深海、生物、人工智能等国家利益安全。

b）经济运行：影响市场经济运行秩序、宏观经济形势、国民经济命脉、行业领域产业发展等经济运

行机制。

c）社会秩序：影响社会治安和公共安全、社会日常生活秩序、民生福祉、法治和伦理道德等社会秩序。

d）公共利益：影响社会公众使用公共服务、公共设施、公共资源或影响公共健康安全等公共利益。

e）组织权益：影响组织自身或其他组织的生产运营、声誉形象、公信力、知识产权等组织权益。

f）个人权益：影响自然人的人身权、财产权、隐私权、个人信息权益等个人权益。

5.3.4.2影响程度

影响程度是指数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能造成的影响程

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度。影响程度从高到低可分为特别严重危害、严重危害、一般危害。对不同影响对象进行影响程度判断

时，采取的基准不同。如果影响对象是国家安全、经济运行、社会秩序或公共利益，则以国家、社会或行业

领域的整体利益作为判断影响程度的基准。如果影响对象仅是组织或个人权益，则以组织或公民个人的

权益作为判断影响程度的基准。开展数据影响分析时，按照以下规则确定影响程度。

a）当影响对象是国家安全时：

1）如果直接影响政治安全，应将影响程度确定为特别严重危害；

2）如果关系其他国家安全重点领域，应将影响程度确定为严重危害；

3）其他直接危害国家安全的情形，应将影响程度确定为一般危害。

b）当影响对象是经济运行时：

1）如果关系国民经济命脉，应将影响程度确定为特别严重危害；

2）如果直接危害宏观经济运行，或对行业领域或地区的经济发展造成严重危害，应将影响程

度确定为严重危害。

c）当影响对象是社会秩序时：

1）如果关系重要民生，应将影响程度确定为特别严重危害；

2）如果直接危害社会稳定，应将影响程度确定为严重危害。

d）当影响对象是公共利益时：

1）如果关系重大公共利益，应将影响程度确定为特别严重危害；

2）如果直接危害公共健康和安全，应将影响程度确定为严重危害。

e）当影响对象是个人或组织权益时，如果影响大规模的个人或组织权益，需要同时研判是否会对

国家安全、经济运行、社会秩序或公共利益造成影响以及影响程度。

对不同影响对象进行影响程度判断时，除根据以上判断原则外，需要根据其影响对象进行综合判断。

5.3.5级别确定规则

结合数据分级影响对象与影响程度，综合确定数据级别为核心数据、重要数据和一般数据。为便于

数据管理，将一般数据分为三个细分等级，分别为一般数据（3级）、一般数据（2级）、一般数据（1级）。具

体的确定规则如下，对应关系见表1。

表1传媒行业数据分级规则

级别影响对象、影响程度

1）数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，直接对经济运行、社会秩序、公

共利益造成特别严重危害或可能对国家安全造成特别严重危害、严重危害。

核心数据2）对领域、群体、区域具有较高覆盖度，直接影响政治安全的重要数据。

3）达到较高精度、较大规模、较高重要性或深度，直接影响政治安全的重要数据。

4）经有关部门评估确定的核心数据

1）数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用、非法共享，可能对经济运行、社会秩序、公

共利益造成严重危害，对国家安全造成一般危害。

2）数据直接关系国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的特定领域、特定群体或特定

区域。

重要数据3）数据达到一定精度、规模、深度或重要性，直接影响国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和

安全。

4）经行业领域主管（监管）部门评估确定的重要数据。

5）重要数据共享、开放需要满足特定条件（如上级部门明确要求，或国家安全工作需要），通常情况下

不对外开放

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表1传媒行业数据分级规则（续）

级别影响对象、影响程度

1）数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，对个人权益、组织合法权益造成

特别严重危害，或者对经济运行、社会秩序、公共利益造成一般危害。

一般数据（3级）2）个人信息中的敏感信息。

3）三级数据采用严格的控制方式，在组织内部、关联方共享和使用，采用相关方授权后可向组织外部

共享

1）数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，对个人权益、组织权益造成严重

危害。

一般数据（2级）2）个人信息中的一般信息。

3）二级数据采用有限的控制方式，考虑公开的数据量及类别，避免由于类别较多或者数量过大被用于

关联分析

1）数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，对个人权益、组织权益造成一般

一般数据（1级）危害或无危害。

2）一级数据具有公共传播属性，可对外公开发布、转发传播

5.3.6综合确定规则

在分级要素识别、数据影响分析的基础上，按照以下规则确定数据级别。

a）按照5.3.5规定的数据级别确定规则，识别核心数据、重要数据和一般数据。

b）如待分级数据涉及多个要素、多个影响对象或影响程度，按照就高从严原则确定数据级别。

c）数据集级别可在数据项级别的基础上，按照就高从严的原则，将数据集包含数据项的最高级别

作为数据集默认级别，但同时考虑分级要素（如数据规模）变化可能需要调高级别。

注：数据集中各数据项级别与数据集级别不一定相同，具体要根据该数据项的影响对象和影响程度进行判断。

d）衍生数据级别可按照就高从严原则，在原始数据级别的基础上，综合考虑加工后的数据深度

等分级要素对国家安全、经济运行、社会秩序、公共利益、组织权益、个人权益的影响进行

确定。

e）跨行业领域数据分级，原则上可按照数据来源的行业领域数据分级规则确定级别，如果存

在跨行业领域数据融合加工，考虑融合加工对数据分级要素的影响，按照衍生数据确定

级别。

f）根据数据重要程度和可能造成的危害程度的变化，应对数据级别进行动态更新。

5.3.7重要数据识别

对于重要数据的识别，可在基于5.3.5的基础上结合传媒行业以下特点进行：

a）特殊历史时期不宜公开的具有争议性的文字、音视频等采访存档数据；

b）因涉及特定人物或事件不适宜再公开的数据；

c）国家安全、国家秘密相关且未允许公开的新闻采访原始数据；

d）遭到泄露、篡改、损毁会影响民族团结、文化认同与意识形态的数据；

e）其他可能引发大规模舆情事件，或引发社会恐慌，导致重大突发事件、群体性事件的数据。

具备以上因素之一的数据，可被识别为重要数据。涉及个人信息主体数量达到1000万（含）人以上

以及敏感个人信息涉及10万（含）人以上规模的，按照重要数据防护要求进行管理。

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5.3.8级别变更

5.3.8.1级别变更情形参考

数据分类分级完成后，当数据的业务属性、重要程度和可能造成的危害程度变化时通常需要进行动

态更新，动态更新常见情形包括但不限于：

a）数据规模变化，导致原有数据的安全级别不再适用；

b）数据内容未发生变化，但数据时效性、数据规模、数据应用场景、数据加工处理方式等发生显著

变化；

c）多个原始数据直接合并，导致原有的安全级别不再适用合并后的数据；

d）因对不同数据选取部分数据进行合并形成的新数据，导致原有数据的安全级别不再适用合并后

的数据；

e）不同数据类型经汇聚融合形成新的数据类别，导致原有的数据级别不再适用于汇聚融合后的

数据；

f）数据进行脱敏或删除关键字段，或者经过去标识化、匿名化处理；

g）发生数据安全事件，导致数据敏感性发生变化；

h）因国家或行业主管部门要求，导致原定的数据级别不再适用；

i）需要对数据级别进行变更的其他情形。

5.3.8.2级别变更判定原则

5.3.8.2.1传媒行业数据出现以下情况时，宜考虑提升数据级别：

a）聚合多个数据来源的传媒行业数据；

b）传媒行业数据活动涉及舆情行业和国家利益；

c）传媒行业数据活动涉及境外、港澳台地区的信息服务；

d）经过时间发展，由于外部因素可能增加危害程度的传媒行业数据；

e）发生特定事件导致数据影响对象范围扩大；

f）发生特定社会事件，导致涉及相关人员、事件的此前已发布的新闻报道无法再向公众公开。

5.3.8.2.2传媒行业数据出现以下情况时，宜考虑降低数据级别：

a）采编素材已经官方途径公开报道或披露的数据；

b）进行不同等级的脱敏、匿名化等措施处理后；

c）数据经过时间发展，由于外部因素影响，已无明确数据含义和即时性价值；

d）发生特定事件导致数据影响对象范围缩小。

6分类分级流程

数据分类分级实施流程主要包括：

a）数据目录梳理：对数据进行全面梳理，包括以物理或电子形式记录的数据库表、数据项、数据文

件等结构化和非结构化数据，明确数据基本信息和相关方，形成数据目录清单；

b）数据分类：按照数据分类方法，对数据进行分类；

c）数据分级：按照数据分级方法，在数据分类的基础上对数据进行分级；

d）审核校验：对数据分类分级结果进行审核、校验和完善，最后批准发布实施，对数据进行分类分

级标识，形成数据分类分级清单；

e）动态更新管理：根据数据重要程度和可能造成的危害程度变化，对数据分类分级规则、数据分类

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分级清单和标识等进行动态更新管理。

7安全保护

7.1概述

根据数据分类分级结果采取相应的保护措施对数据进行分级保护，并对分级保护情况进行成效

评价。

7.2分级保护

形成数据分类分级结果后，应建立数据分级管控机制，落实传媒数据全生命周期保护要求，采取适合

的措施、技术、工具手段等，确保传媒数据的合法利用与有效保护。传媒数据分级保护措施示例见附

录D。

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附录A

（资料性）

按传媒活动周期分类的传媒数据示例

按传媒活动周期分类的传媒数据参考示例如表A.1。

表A.1按传媒活动周期分类的传媒数据示例

序号一级子类二级子类

自产数据

1收录采集外购数据

采集数据

图文稿件创作

视频节目创作

2编辑制作

外采加工转发

三方平台组稿

出版发行

3发布渠道广播电视

网络视听

数据版权交易

数据产品交易

4流通交易

内容授权发布

订阅服务

公开数据

5数据归档不宜公开数据

内部数据

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级级级

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参考

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安全级别一般数据一般数据一般数据一般数据一般数据最低安全级别参考一般数据一般数据

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部门

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